본 논문에서는 자연스러운 텍스트 생성을 위한 여러 과정 중, 문장 순서를 결정하기 위한 텍스트 구조화(text structuring)에 관한 것으로, 중심화 이론(centering theory)에 기반하여 문장 순서의 자연스러움을 판단할 수 있는 다양한 평가 척도를 논의한다. 먼저, 기존 연구들에서 중심화 이론에 기반한 문장 순서의 평가 척도들 중 가장 효과적이라고 알려진 MIN.NOCB를 텍스트 구조화에 적용할 때 발생할 수 있는 문제점을 지적하고, 대안이 될 수 있는 새로운 평가 척도인 MAX.CPS를 제안한다. 또, 임의의 평가 척도가 주어진 문장들에 대해 가질 수 있는 기대치를 먼저 예측하고, 그것에 따라 다른 평가 척도를 적용하게 하는 프레임워크를 제안하여, 중심화 이론 안에서 최상의 문장 순서를 찾기 위한 새로운 방법론을 모색한다. 또한, 중심화 이론의 적용에 있어 핵심이라 할 수 있는, 명사들의 돋보임성(salience)을 서열화(cf-ranking) 하는 다양한 방식을 중심화 기반 문장 순서 평가 척도의 관점에서 분석하였다. 그 결과, 텍스트 구조화에 관한 한, 단순히 문장에서 실현된 순서에 따라 명사들의 돋보임성의 서열을 정하는 것이 한국어의 특성상 가장 간단하면서도 효율적임을 입증하였다.
본 연구는 IR시스템 평가에 가장 많이 사용되는 R과 P가 순위화된 검색결과를 제공하는 시스템의 효과를 측정하는데 적절한가를 논의하고, R과 P 대신 순위화된 검색결과를 평가하는데 사용되고 있는 평가척도들을 고찰하고, 새로운 평가척도를 제안하였다. 또한 이들 평가척도가 어떤 환경에서 타당한지를 이론적으로 규명하고 사례를 들어 검증하였다. 11-포인트 평균정확률(평균)이 11-포인트 평균정확률(최고)보다 판별력이 있는 것으로 나타났고, 보다 간편한 여러 측정척도가 11-포인트 평균정확률을 대신할 수 있을 정도로 충분히 유사도가 높은 것으로 검증되었다.
본 논문은 미분오차 척도를 이용하여 메쉬를 간략화 하는 새로울 알고리즘을 제안한다. 많은 간략화 알고리즘은 거리 오차 척도를 이용하였으나, 거리 오차 척도는 높은 곡률을 갖는 동시에 작은 거리오차를 갖는 지역에 대해서는 메쉬 간략화를 위한 정확한 기하학적 오차 측정이 어렵다. 본 논문은 간략화를 위해 새로운 오차 척도인 미분 오차 척도를 제안한다. 미분 오차 척도란 거리 오차 척도와 거리 오차의 1차 미분인 탄젠트 오차 척도, 그리고 거리 오차의 2차 미분인 곡률 오차 척도를 합하여 정의된 오차척도로서, 모델의 특징 부분의 형상을 최대한으로 보존 가능하다. 메쉬는 이산 표면이지만 알지 못하는 부드러운 표면의 불연속선형 근사로 표현될 수 있고, 이산 표면은 미분이 추정 가능하므로 미분 오차 척도라는 새로운 개념을 도입할 수 있다. 본 간략화 알고리즘은 반복적인 모서리 축약(Edge Collapse)에 바탕을 두고 있고, 미분 오차 척도를 이용하여 기하학적으로 원래의 형상이 잘 유지되는 새로운 점의 위치를 찾을 수 있다. 본 논문에서는 기존 방법보다 더 작은 기하학적인 오차와 높은 품질의 간략화 된 모델의 예를 보여준다.
본 논문에서는 개인의 적성을 판단하는 문제를 처리하기 위한 가중치 퍼지추론 알고리즘을 제시하고, 지식표현을 위해 퍼지 집합 이론과 퍼지 생성 규칙들을 이용하였다. 거리척도에 서는 퍼지값이 높은 구간의 척도를 낮은 구간의 척도에 비례하여 유사성을 구하였다. 또한, 가중치를 정량화한 값과 척도값을 연산하여 유사성을 나타냈고, 추출된 항목과 규칙과의 가능성을 구하였다. 여기서, 결과는 수검자들이 응답한 값들에 따라 임의의 직업군이 적당한 지를 나타내기 위해 확신도로 해석하였다.
소프트웨어 척도는 소프트웨어를 특징화하기 위한 효율적인 방법을 제공한다. 척도들은 전통적으로 식의 정의를 통해 구성되었지만 이러한 접근은 소프트웨어를 특징화해주는 모든 매개변수사이의 모든 관계를 완전하게 이해할 수 있을 때만 적용 가능하다는 한계가 있다. 이 논문은 비선형 함수를 매우 정교하게 근사화 시키고, 인지 심리 이론을 결합할 수 있는 퍼지 논리 시스템을 사용하였다. 우선, Java 프로그램으로부터 수집된 12개 척도들의 인자들로부터 다중 회귀식을 추출하였다. 또한 그 중에서 프로그램 볼륨 인자에 인지 심리 이론을 적용하고 퍼지 학습을 수행하여 프로그램 볼륨 복잡도를 측정하였다. 이 연구는 소프트웨어 척도의 분석과 설계의 더 나은 조사를 위한 토대가 될 수 있을 것이다.
금융위험의 측정 및 관리를 위한 도구로서 분포의 꼬리 부분과 관련한 위험척도로 VaR가 현재 널리 활용되고 있다. 특히 VaR의 정확한 추정을 위해 정규분포를 가정한 기존의 방법보다는 극단치이론을 이용한 방법이 최근 관심을 끌고 있다. 지금까지 극단치이론을 이용한VaR의 추정에 관한 연구는 대부분 단변량의 경우에 대해 이루어졌다. 본 논문에서는 코퓰러를 극단치이론에 결부시켜 다변량 극단치분포를 모형화하여 포트폴리오 위험측정을 다루고 있다. 특히 본 연구에서는 포트폴리오 위험 척도로 VaR와 더불어 ES에 대한 추정 방법도 함께 논의하였다. 포트폴리오 위험측정을 위한 방법으로 본 논문에서 논의한 코퓰러-극단치이론에 의한 접근방법이 기존의 분산-공분산 방법보다 상대적으로 우수한지를 실증자료에 대한 사후검증을 통해 살펴보았다.
본 논문은 LOD 메쉬 생성을 위한 이산 곡률을 이용한 새로운 오차 척도를 제안한다. 메쉬의 간략화를 위한 이산 곡률은, 부드러운 곡면 추정의 과정 없이 꼭지점 중심의 표면각과 표면적, 이면각 등 의 기하학적 속성만을 이용하여 계산되는 곡률로서, 표면의 특징을 잘 표현하고 있다. 그러므로 이산 곡률에 기반한 새로운 이산 곡률 오차 척도는 원래 모델의 기하학적 형상을 최대로 유지하여 간략화 모델의 정확성을 증가 시키고, 전역 오차 척도로 사용될 수 있다. 또한, 본 논문에서는 LOD 모델을 간략화 비율이 아닌, 오차 척도를 기준으로 생성할 것을 제안한다. 왜냐 하면 LOD는 원래 모델과 각 단계의 간략화된 모델 사이의 근접도에 따라 나누어진 단계를 뜻하기 때문이다. 따라서 이산 곡률 오차 척도는 기존의 오차 척도에 비해 비교적 많은 수학적 연산이 필요하나, 각 단계의 LOD 모델이 원래 모델의 형상을 잘 유지하면서 간략화 비율이 아닌 상세도의 차이를 가지도록 효과적으로 LOD를 생성, 제어할 수 있다.
본 연구는 한국 사회에 적용될 수 있는 한국 단축형 사랑중독 척도(Korean-Love addiction Questionnaire-Short Form: K-LAQ-SF)를 타당화하기 위해 수행되었다. 이를 위해 Peabody(2005)의 사랑중독 질문지(Love addicts 40 Questions)를 바탕으로 탐색적 요인분석을 통해 최종 5요인, 15문항을 선정한 뒤, 확인적 요인분석을 통해 최종 척도의 모형 적합도를 확인하였다. 동등성 검증 결과는 축약된 척도의 이론적 구조가 남녀별로 동일한 방식으로 작동하고 있음을 나타내었다. K-LAQ-SF와 원척도와의 상관분석 결과는 본 척도에서 타당화된 단축형 척도가 원척도를 비교적 충실히 대표하고 있음을 나타냈다. 마지막으로 관계중독, 사랑유형, 우울 변인과의 상관분석 결과 통해 수렴, 변별 및 준거타당도를 확보하였다. K-LAQ-SF는 안정적인 신뢰도와 타당도를 바탕으로 짧은 시간에 간편하게 한국 성인의 사랑중독 특성을 측정하는데 유용하게 활용될 수 있다는 점에서 의의가 있다.
본 연구의 목적은 소셜미디어 정서전염척도(Social Media Emotional Contagion Scale, SECS)를 개발하고 타당화를 하는 것이다. 전국의 20대 성인을 대상으로 결측을 제외한 총 326명을 대상으로 진행되었으며, SECS의 높은 신뢰도를 확보하였다. EFA와 CFA를 통해 SECS가 2요인 구조임을 확인하였고 한국판 정서전염 척도(K-ECS), 성인 공감척도(BES-A), Rosenberg 자아존중감척도(SES)와의 준거관련타당도를 확인하였다. SECS는 K-ECS와 BES-A의 정서적 전염과 관련된 하위요인과는 수렴하였지만, K-ECS와 BES-A 전체 척도와는 변별되었다. 이는 오프라인상에서 나타나는 정서전염과 소셜미디어상에서 나타나는 정서전염을 구별할 필요성을 시사한다. SES와는 변별되었으나 SES의 하위요인과는 일부 수렴하고 일부 변별되었다. 더 나아가, IRT를 시행하여 SECS가 높은 변별도와 적절한 심각도 문항으로 구성된 타당한 척도임을 확인하였다. 마지막으로, SECS 척도의 기준점을 제시하였고 본 연구의 의의와 제한점 및 추후 연구에 대해 논의하였다.
인간이 움직이는 물체에 탑승하고 있거나 움직이는 물체를 잡고 있을때 어떤 종류의 감성을 느끼게 된다. 물체의 속도, 가속도, 또는 강성, 감쇠 등으로 인하여 인간은 쾌, 불쾌감을 갖게 되며, 본 논문에서는 이러한 감성을 운동감이라 정의한다. 이러한 운동감을 공학적으로 유용한 데이터로 만들기 위해 운동감 어휘를 도입하여 정량화를 시도하였으며, 복수의 운동감 어휘를 연산할 수 있는 방법과 가중치를 구할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 귀의 전정 기관에서 느끼는 몸 전체의 평형 감각 및 운동 감각은 고려의 대상으로 제외하며, 팔에 국한하여 피부 감각과 팔 근육의 위치 인지 등으로 인한 운동감을 해석 대상으로 한다. 해석의 편의성을 위하여 팔을 제외한 몸의 움직임은 없는 상태로 유지하며, 팔의 2차원 운동만을 고려하기고 한다. 퍼지는 사람의 언어와 같이 모호한 사건을 해석하기 위한 이론이다. 모호한 정도를 표현하는 방법으로 퍼지 정도척도(measutr of fuzziness)와 퍼지척도(fuzzy measure)가 많은 분야에서 이용되고 있다. 하지만 운동감에 대한 연구는 미비한 실정이므로 불확실성을 평가하는 퍼지 이론을 이용하여 운동감을 해석하려 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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